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#Apriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
#它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
#该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集。
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##第一步：加载实现Apriori算法的R包
library(arules)
data("Adult")
inspect(Adult[1:5])

##第二步：利用Apriori算法构建关联规则模型
rules.Apriori <-apriori(Adult,parameter =list(support=0.4,confidence=0.7), appearance=list(rhs=c("race=White", "sex=Male"), default="lhs"))


##第三步：利用提升度对规则排序，获取前top-5项
rules.sorted <-sort(rules.Apriori,by="lift")
top5.rules <-head(rules.sorted, 5)
as(top5.rules,"data.frame")


##包中例子 
data(Groceries)  #调用数据文件 
inspect(Groceries[1:3])  #观看数据集里的数据
rules=apriori(Groceries,parameter=list(support=0.01,confidence=0.5))
summary(rules)  #察看求得的关联规则之摘要
inspect(rules)

